一网通办
智能办结归档实现精准服务、实现“千人千面” 利用自然语言处理、语义分析、政务知识图谱等技术，对办结归档的服务事项进行智能化分析，并对办事人员画像，根据画像把政务服务用户聚类分析，建立专题，实现面向不同类、群用户的精细化服务。
智慧金融监管合规及内控科技解决方案
全库检索提高知识引用的完备性和有效性 通过自然语言提问，在海量制度中锁定与目标问题相关的多项制度条款，确保原始知识的全面性和有效性。
自然语言处理任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自然语言处理任务简介 EasyDL专业版平台将支持代码级的NLP任务包括文本分类任务、短文本匹配任务、序列标注任务、文本实体抽取任务。同时平台集成了 百度大脑文心 的ERNIE2.0预训练模型，可以选择ERNIE-Base、ERNIE-Large、ERNIE-Tiny三种类型的预训练模型。
014-自然语言处理组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
014-自然语言处理组件 自然语言处理组件 Word2Vec Word2Vec 是一种经典的词向量算法，能够从大量文本中学习出各个词语的向量表示，其利用神经网络，可以通过训练，将词映射到 K 维度空间向量，甚至对于表示词的向量进行操作还能和语义相对应，由于其简单和高效引起了很多人的关注。 输入 输入一个数据集，输入列是分词的结果，用这个数据集训练词向量。
大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施 千帆社区
神经网络设计：设计多层神经网络。 模型训练：使用训练数据训练神经网络。 模型评估：使用测试数据评估神经网络的性能。 模型优化：根据评估结果优化神经网络。 模型部署：将优化后的神经网络部署到生产环境。 3.2.3 自然语言处理 数据收集：收集相关的自然语言数据。 数据预处理：对数据进行清洗、转换和分词等处理。 算法选择：选择合适的自然语言处理算法。 模型训练：使用训练数据训练模型。
[AI行业案例]-自然语言处理，让作文批改更轻松！
使用产品 依存句法分析 DNN语言模型 文本纠错 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 自然语言处理，让作文批改更轻松！ 价值成果 基于百度自然语言处理技术开发的作文智能批改功能在上线后受到了教师用户的大量好评，智能批改系统在对学生作文预批后可检测出文中常见的错别字、标点误用及语法问题，高亮提示并给出修改建议，极大地减轻了教师批改作文的工作量，提升了批改效率。
百度智能云-第一节 中文自然语言处理知识入门与应用
视频中心 第一节 中文自然语言处理知识入门与应用 播放量： 247 1 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 第一节 中文自然语言处理知识入门与应用 自然语言处理简介 深度学习 相关视频 查看更多 > 对话模板使用教程 对话样本使用教程 机器翻译产品介绍 更多资源和工具 百度智能云向用户提供丰富全面的产品和业务文档，包含产品介绍、操作指导、最佳实践和常见问题处理方案，用户能够通过阅读文档更加深入地了解云产品
如何发布自然语言处理任务API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布自然语言处理任务API 模型仓库中的NLP模型，发布为公有云部署时运行在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合。 BML具有完善的鉴权、流控等安全机制，并配置丰富的资源集群稳定承载高并发请求。
自然语言处理任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自然语言处理任务模型部署整体说明 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器上，通过API进行调用。 公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制，GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果
Prompt最佳实践：提示词示例 （上） 千帆社区
因此，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。 生物神经网络主要指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。 在这个例子中，我们可能还不清楚使用它是否有用，我们会在之后的示例中进一步讨论这一点。 现在假设我们感觉模型给了太多的信息，想要进一步提炼它。
